1.1 传统调试模式 断点+单步调试 断点+单步调试估计是用的最多的了，对于较大型项目来说，其流程大致为：先在关键的代码位置加上print语句，通过分析print的值将范围缩小，这个过程可能需要重复多次...其实这就是装饰器的核心所在，它们封装一个函数，可以用这样或那样的方式来修改它。换一种方式表达上述调用，可以用@+函数名来装饰一个函数。...Python装饰器的一些常用方法。...目前大多数采用的方法主要有以下几种： Print函数 Log日志 IDE调试器 但是这些方法有着无法忽视的弱点： 繁琐 过度依赖工具 在断点调试和单步调试过程中，需要保持持续的专注，一旦跳过了关键点就要从头开始...False, custom_repr=(), max_variable_length=100): pass 参用参数 说明 output 该参数指定函数运行过程中产生的中间结果的保存位置
首先创建一个html的扩展方法，这个方法是万能的，可以直接拿到您的项目中使用: //主要就是输出分页的超级链接的标签 //自定义分页Helper扩展 public static...redirectTo, pageSize); } if (currentPage > 1) {//处理上一页的连接...output.Append(" "); } if (currentPage < totalPages) {//处理下一页的链接...totalPages);//这个统计加不加都行 return new HtmlString(output.ToString()); } 如果不知道什么是扩展方法...，以及不知道扩展方法如何使用，可以看我的另外一篇文章， http://blog.csdn.net/only_yu_yy/article/details/78509091 然后在视图中调用这个方法 <div
The API 主要模型介绍 一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝叶斯网络 贝叶斯分类器 所有模型使用做多的方法 model.log_probability(X) / model.probability(X...以下是正态分布统计示例： 支持核心学习 由于使用了足够多的统计数据，因此可以支持外核/在线学习。...一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝叶斯网络 贝叶斯分类器 P(M|D)= P(D|M)P(M) / P(D) Posterior = Likelihood * Prior / Normalization 基于数据建立一个简单的分类器...似然函数本身忽略了类不平衡 先验概率可以模拟分类不平衡 后验模型更真实地对原始数据进行建模 后者的比例是一个很好的分类器 model = NaiveBayes.from_samples(NormalDistribution.../ P(D) Posterior = Likelihood * Prior / Normalization Naive Bayes does not need to be homogenous 不同的功能属于不同的分布
知乎: nghuyong 链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/533678582 前言 最近在重刷李航老师的《统计机器学习方法》尝试将其与NLP结合，通过具体的NLP应用场景...，强化对书中公式的理解，最终形成「统计机器学习方法 for NLP」的系列。...这篇将介绍隐马尔可夫模型HMM（「绝对给你一次讲明白」）并基于HMM完成一个中文词性标注的任务。 HMM是什么 图片 图片 维特比算法的简单的说就是「提前终止了不可能路径」。...基于HMM的词性标注 词性标注是指给定一句话(已经完成了分词)，给这个句子中的每个词标记上词性，例如名词，动词，形容词等。...这里直接采用频率估计概率的方法，但是对于 会存在大量的0，所以需要进一步采用「拉普拉斯平滑处理」。
这篇将介绍条件随机场CRF（绝对给你一次讲明白）并基于CRF完成一个词性标注的任务。...所以在词性标注的例子中, 整体的观测变量就是输入的句子 s， 当前位置就是当前的单词w , 当前的隐变量就是当前的位置的词性标签 , 前一个隐变量就是前一个单词的词性标签 。...「与HMM的关系」: HMM在之前的文章中专门介绍过, 具体参见: 统计机器学习方法 for NLP: 基于HMM的词性标注。先说结论, HMM是一种特殊的CRF。...模型训练之后，预测阶段可通过viterbi算法进行解码，来获得最优的隐变量序列。 基于CRF的词性标注 词性标注任务是指给定一句话，给这种话中的每个词都标记上词性，例如动词/形容词等。...例如给定句子：“I love China”， 需要输出: (I: 代词, love: 动词, China: 名词)，具体可以参见HMM章节中对词性标注任务的介绍：统计机器学习方法 for NLP：基于HMM
PEFT方法将微调限制在一小部分参数中，以很小的计算成本实现自然语言理解任务的最先进性能。 (RoSA)是一种新的PEFT技术。...对参数高效微调的需求 NLP已经被一系列越来越大的基于transformer的语言模型(如GPT-4)所彻底改变，通过对大量文本语料库进行预训练，这些模型学习强大的语言表征，并通过一个简单的过程转移到下游的语言任务...参数高效微调(PEFT)方法通过将微调限制为每个任务的一小部分参数来解决这个问题。在最近的文献中提出了一系列PEFT技术，在效率和准确性之间做出了不同的权衡。...Robust Adaptation (RoSA) Robust Adaptation(RoSA)引入了一种新的参数高效微调方法。...他们使用基于人工智能助理LLM的RoSA进行了实验，使用了120亿个参数模型。 在每个任务上，在使用相同的参数时，RoSA的性能都明显优于LoRA。两种方法的总参数都差不多为整个模型的0.3%左右。
最近写专利时看到了一种基于浏览记录的反爬虫方法，该方法基于 “在前端页面中以埋点或者提取页面日志的方式，获取用户的前端浏览记录，计算用户行为指标并进行人机验证” 。...用户行为指标 用户行为指标的计算基于前端浏览记录中的浏览地址与浏览时间。...该方法利用计算得到的用户行为指标表示用户为非爬虫用户的概率，并将用户行为指标与预设阈值进行对比，当所述用户行为指标大于预设阈值，确定该用户为爬虫，对所述用户进行访问限制。...反爬流程图 经验分析 目前基于应用层的反爬已经数见不鲜，各大厂商都将反爬核心转移到用户行为和设备指纹上。 像本文的反爬虫方法，适用于具有个人账号或者稳定cookie的访问来源。...比如在抖音和脉脉的风控上，该方法与其有着异曲同工之妙。 通过定时或者用户操作时触发行为记录的POST请求，将行为记录以日志形式发送给服务端进行校验。
2021 年 10 月 7 日，npj digital medicine杂志发表文章，介绍了一种数据标注系统，该系统基于AI，可以减少注释者的工作量，同时提高注释的质量。 以下是全文主要内容。...为此，研究者提出人类增强的标注系统（Human-Augmenting Labeling System，HALS）的概念，HALS是一种人参与其中的数据标注体系。...深度学习方法在最近十年的兴起，推动了那些能够产生丰富数据领域的进步。视觉生物学（Visual biology）是部署基于深度学习的计算机视觉（computer vision, CV）技术的重要领域。...在这里，研究人员提出了一个人类增强的基于AI的标注系统HALS，在这个系统中，最初未经训练的深度学习模型从人类演示中学习并且训练自己，同时也帮助增强人类的标注能力。...HALS：基于人工增强的AI标注系统。作为人类注释器标注数据，一种主动学习算法通过识别下一个最佳视觉特征来进行标注，将注释器穿梭于图像周围。同时，其他人工智能提出标注建议，旨在显著加快标注速度。
【导读】近日，针对目标检测中边界框标注速度慢、花费高的问题，来自Google、EPFL、IST的学者发表论文提出基于智能对话的边界框标注方法。...其方法通过结合框验证和手动画框的交互式方法，设计了两种模型：其一是基于预测接受概率的交互式标注对话方法，其二是基于强化学习的交互式标注对话方法。...具体来说，本文考虑两种行为：框验证，即标注器验证由目标检测器生成的框，和手动标注框。作者探索两种agent，一个基于框会主动被验证的预测概率，另一个考虑强化学习。...本文证明： （1）提出的agent能够在几种情况下学习高效的标注策略，自动适应输入图像的维度，框的期望质量，检测器的强度，和其他因素; （2）在所有的场景中，由此产生的标注对话方式与单独的手动框和框验证相比...IAD自动选择结果的一系列动作VkD，使标注在时间上效率很高。作者提出了两种方法来实现。第一种方法是通过预测每个候选框的接受概率对标注时间建模。
这是我多年实践总结的一套高效的学习法，这种高效的学习方法，也叫意义点学习法，因为此学习法的核心概念是：意义点（meaning point） 我们需要选择一个想学习的主题或概念，可以是一本书、一篇文章、一个理论或一个技能等等...，更快的进入到学习状态 很多时候你会发现你无法进入学习的状态，就是说甚至一个意义点也说不上来，你可以首先把你至少知道的关于这篇文章范畴的三两个意义点回忆一下，引导式意义点就是引领你快速进入学习状态的一个非常有效的方法...，就是要把不知道的意义点也列出来，成为我们知道的意义点 把意义点记录下来，记录的方法，如何操作 找一个记事本软件，每个意义点占一段（一个意义点可以有多行，意义点之间以空行相隔） 把意义点全部列出来 回忆的工作...类方法)是另一个意义点所需要回忆的事情 费曼学习法本身多理念是完全正确的，但是在实施阶段，我们并不是那么容易可以get到知识的核心(也就是总结出浅显易懂的概括)，我们只有多回忆当下的意义点，才会用把支离破碎的知识点破镜重圆...，列出来 这是一种思维的方式，看起来意义点是无序的，但是是非常清晰的 比如做决策，比如学习，思维方式是一样的 此学习方法除了适用于各种学科广义的学习，也适合学习编程，后续会有系列文章讲述如何用于学习编程
本文主要介绍了SVP（Selection via proxy）方法。作为一种用于深度学习的数据选择方法，其可以在保证识别准确率的同时，有效地提高深度学习中计算效率。...在最近ICLR 2020的工作中(https://openreview.net/pdf?id=HJg2b0VYDr)，我们提出了一种将数据选择速度提高多达41.9倍的方法。...我们使用一种规模较小、精度较差的模型作为规模较大目标模型的低代价的代理，并用此来选择用于训练的“核心”数据。...创建高效且有用的代理模型 我们探索了两种创建代理模型的主要方法： 缩小网络规模 对于具有多层的深层模型，我们可以减小隐藏层的大小或数量，这是在权衡模型精度下减少训练时间的简单方法。...基于这些观察，我们还研究了可以更快地获得目标模型决策边界的近似值并且使用较少迭代次数的代理训练模型。
//参数设置可以参考net.sourceforge.jeuclid.context.Parameter类 //参数默认值可以参考LayoutContextImpl类构造方法...关于outFileType参数的取值，支持以下几种： image/png image/vnd.wap.wbmp image/x-png image/jpeg image/tiff image/bmp image
论文基于层级表达提出高效的进化算法来进行神经网络结构搜索，通过层层堆叠来构建强大的卷积结构。...论文总结如下： 提出对神经网络结构的层级表达 通过实验证明搜索空间的设计十分重要，可以降低搜索方法的投入，甚至随机搜索也可以 提出可扩展的进化搜索方法，对比其它进化搜索方法有更好的结果 Architecture...，这样的初始化不仅能很好地覆盖不常见的网络的搜索空间，还能去除人工初始化带来的传统偏向 Search Algorithms 论文的进化算法基于锦标赛选择(tournament selection)，...从图3来看，论文提出的方法在收敛速度、准确率和参数量上都不错 [1240] 为了进一步展示论文方法的效果，对图3中间的结果的每轮增量进行了可视化。...] [1240] [1240] CONCLUSION *** 论文基于层级表达提出高效的进化算法来进行神经网络结构搜索，通过层层堆叠来构建强大的卷积结构。
来源：北京大学前沿计算研究中心 本文是第三十三届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2019）入选论文《L_DMI：一种对噪音标注鲁棒的基于信息论的损失函数（L_DMI: A Novel Information-theoretic...我们提出了一种新的损失函数， ? ，它是基于一种新的互信息，DMI（Determinant based Mutual Information）设计的。...原因之一，是它们往往都是基于距离的（distance-based），比如 cross entropy loss，0-1 loss，MAE loss 等等，也就是说，这些损失函数定义的是分类器的输出和标签之间的一种距离...本文方法 我们使用了基于两个离散随机变量的联合分布矩阵的行列式的互信息 DMI[1]。它不仅保留有香农互信息的一些性质，还能够满足我们需要的上述性质。...image.png 实验结果 我们的方法在人工合成的数据集上和真实的数据集（Clothing 1M）上都取得了 state-of-the-art 的结果，并且在对角线不主导（diagonally non-dominant
AI科技评论获授权转载自北京大学前沿计算研究中心 本文是第三十三届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2019）入选论文《L_DMI：一种对噪音标注鲁棒的基于信息论的损失函数（L_DMI: A Novel...我们提出了一种新的损失函数， ，它是基于一种新的互信息，DMI（Determinant based Mutual Information）设计的。...原因之一，是它们往往都是基于距离的（distance-based），比如 cross entropy loss，0-1 loss，MAE loss 等等，也就是说，这些损失函数定义的是分类器的输出和标签之间的一种距离...然而，香农的互信息不满足以上性质。 本文方法 我们使用了基于两个离散随机变量的联合分布矩阵的行列式的互信息 DMI[1]。它不仅保留有香农互信息的一些性质，还能够满足我们需要的上述性质。...image.png image.png 实验结果 我们的方法在人工合成的数据集上和真实的数据集（Clothing 1M）上都取得了 state-of-the-art 的结果，并且在对角线不主导（diagonally
BIO标注方法，就是给句子中的每一个单词都标注一个标签，这个标签由两部分组成：一部分是该单词所属实体的位置，其中B表示该单词是实体的第一个单词，I表示该单词是实体的中间单词，O表示不是实体；另一部分是该单词对应的实体类型...Example-Based Named Entity Recognition（2020）提出一种基于样例的NER解决方法，主要思路是利用一些有标注样本样例，识别出新数据中相关的entity。...本文提出了一种两阶段的方法，首先利用样例找到句子中最有可能是实体的span的开始位置和结束位置，然后给这个span分配对应的实体。...通过Bert对query和support分别编码，然后计算support中和和query中每个token的匹配位置，找到query中可能为entity span的起止位置。...小样本学习场景中，由于数据量较少，各个场景的NER任务label不同，因此直接进行训练效果往往不佳。上面介绍的基于样例匹配的方法和基于prompt的方法，都能很好的解决小样本场景下的NER问题。
，无法满足实时计算的低延迟要求 分位数结果无法聚合：两个计算得出的分位数结果无法像求和结果那样直接累加合并得到新的结果，这为分位数计算结果的存储方式带来挑战 针对上述问题，我们基于TDigest数据结构...为节约人力成本，缩短迭代开发的时间周期，我们基于TDigest数据结构，封装了通用的基础组件，从而在不同的业务场景下快速实现实时分位数统计的开发。...基于上述介绍的实时分位数基础组件，在厂内的大多数业务场景中，通常从消息队列中获取应用方上报的原始数据，经过一系列解析和计算后，将计算结果存储Doris等OLAP引擎或DB中，共需求方查询和生成对应报表...3.2 分位数聚合方案 针对上述问题，我们提出按所有查询维度进行提前聚合计算的解决方案，即针对每一种可能出现的查询维度组合，我们都提前计算分位数并存储，这样在查询过程中直接检索对应查询维度的聚合计算结果...文章发表在 知乎：一种基于实时分位数计算的系统及方法 CSDN：一种基于实时分位数计算的系统及方法
本文来自社区投稿，作者：尖米 众所周知，传统标注方法在大规模数据处理中存在一些瓶颈。繁琐的手动标注，耗时耗力，效率低下，常常成为数据科学家们的心头之患。...传统的方法需要人工集中注意力参与，长时间的重复劳动往往令标注人员感到疲惫和乏味，容易导致工作质量下降。...最近 SAM（Segment Anything Model）的出现为我们带来了一种创新的解决方案。...Bbox2Label：用户只需要标注物体的边界框就能生成物体的掩码，社区的用户可以借鉴此方法，提高数据标注的效率。...用 vscode 打开解压后的文件夹，可以看到标注好的数据集，包含了图片和 json 格式的标注文件。
随着比特币的飙涨，黑客的勒索，以及各国政府的打压，普罗大众终于知道这头怪兽了，很多朋友竟然能想起那个遥远的分享，随之而来的就是一堆牢骚，如： 1. 比特币现在这么高了，还敢买吗； 2....如果你是被最近疯狂的情绪吸引进来的，仅想拿点小钱尝试一下的，就购买比特币吧，你会发现，在数字世界中，比特币还算正常的，比比特币更加疯狂的多了去了。...公共账本仅是技术手段，我认为其本质上更是一种价值重构和传递方法，是一种新的商业手段。 大家认为这种模式可以长期持续吗，至少我持怀疑态度。...但从理性的角度分析，单纯破坏世界世界是没有价值的，破坏后的重建才有价值，苹果虽然打破了传统的手机市场，但是因为构建了一个更辉煌的智能手机市场才成功的。...不管是设计多么精良的产品，最终都需要人来完成的，因此，投资区块链应用项目，最关键的还是要靠谱的团队。 区块链火的时候，会突然冒出很多团队，区块链熊的时候，又会消失大半，那么什么是好的团队呢。
此类方法的一个经典工作是maximum state entropy exploration (MSEE) [3]。Hazan 在MSEE 这个方法中，给出基于该目标函数的一个有效的实现。...03 — 基于Novelty-Pursuit的高效探索机制 MSEE 的一大局限性是：需要事先知道状态空间的所有状态，若存在事先未知的状态，那么算法无法对未知区间的数据进行有效的探索。...为了实现这个目标，我们将算法转化成两个步骤，图3是该方法的一种直观解释： Max support: 尽可能多的采样未知的状态空间，扩展我们已知的状态空间中的状态； Max entropy: 再在给定的状态空间的状态集合中进行采样...04 — 在迷宫、机械臂和超级玛丽环境中高效探索 我们在迷宫，机械臂和超级玛丽环境中验证了Novelty-Pursuit 方法对探索的高效性。 ?...图8 马里奥 1-1 可视化 05 — 总结和展望 本文介绍了novelty-pursuit 的探索方法，作为一种最大化状态空间的状态熵的算法的高效实现。
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